算法

用 C1, …, Ck 表示可能的分类。用 X1, X2, …, Xp 表示特征或预测变量。

按以下方式计算具有预测变量值 x1, x2, …, xp 的观测属于 Ck 类的条件概率：

其中，R 是正则化常数。在上面的公式中，按以下方式计算 Xj = xj 的观测属于 Ck, P(xj|Ck) 类的条件概率：

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若 Xj 是分类变量：

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若 Xj 是连续变量：

其中，φ 是标准正态密度函数，m 和 s 分别是 Ck 类中预测变量值的均值和标准差。

某观测属于 Ck, P(Ck) 类的非条件概率按以下方式计算：

注意：在 P(Ck) 的公式中，0.5 是先验偏倚因子。该值是默认值。要更改先验默认因子，请转至“文件”>“首选项”>“平台”>“朴素 Bayes”，然后选中“先验偏倚”复选框，再更改该值。